A Study of the Synergistic Interaction of Konjac Glucomannan/Curdlan Blend Systems under Alkaline Conditions
Notice bibliographique
Résumé
To improve the gelation performance of konjac glucomannan (KGM) thermo-irreversible gel in the condition of alkaline, this study investigated the interactions between KGM and curdlan (CUD) in terms of the sol state and gelation process. The apparent viscosity, rheological properties during heating and cooling, thermodynamic properties, gelation properties and water holding capacity of KGM/CUD blend systems in an alkaline environment were studied using physical property testing instruments and methods. The results showed that the viscosity of the KGM/CUD blended solution was greater than the value calculated from the ideal mixing rules in the condition of alkaline (pH = 10.58). As the proportion of CUD in the system increased, the intersection of storage modulus (G') and loss modulus (G") shifted to low frequencies, the relaxation time gradually increased, and the degree of entanglement of molecular chains between these two components gradually increased. The addition of CUD helped decrease the gelation temperature of KGM, increased the gelation rate and inhibited the thinning phenomenon of KGM gels at low temperatures (2-20 °C). The addition of CUD increased the hardness and gel strength of KGM but did not significantly improve the water holding capacity of the KGM/CUD blend gel. The process of mixing KGM and CUD improved the thermal stability of the gel. In summary, KGM/CUD exhibited excellent compatibility under alkaline conditions, and the blend systems produced a "viscosifying effect". KC8 and KC5 show better thermal stability, low temperature resistance and gel strength compared to KGM. This blended gel can be used as a structural support material to provide reference for the development of konjac bionic vegetarian products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».